DNA 复制保真度中涉及的熵

信息具有熵的特性，可以在分子系统的统计理论中进行分析。R. Landauer 和 C.H. Bennett 证明了，如果计算执行得足够慢，逻辑复制可以在无耗散极限下进行。结构生物学和近期的单分子实验提供了聚合酶机器的动力学细节，并深入揭示了信息处理过程。我们引入了对生物分子系统中 Shannon 信息的严格表征，并将其应用于无耗散极限下的 DNA 复制。具体而言，我们在 DNA 复制中设计了一条平衡路径，以确定在无摩擦情况下从 DNA 模板复制信息时产生的熵。初态（以特定浓度随机分布的自由核苷酸）和终态（聚合链）都是核苷酸分布的介观平衡态。我们使用经验堆积自由能来计算核苷酸掺入的概率。一阶近似下，被复制的链是一个独立且非同分布随机变量的状态，其中聚合酶在每一步掺入的核苷酸由模板链决定；二阶近似下，它是一个具有最近邻相互作用的非均匀分布随机变量的状态，其中聚合酶对所得双链聚合物中二级结构的识别决定了被复制链的熵。两种掺入机制自然产生，并解释了它们的生物学意义。众所周知，复制发生在远离平衡态的状态下，因此这里推导出的 Shannon 熵代表了复制发生的上限。同样，该熵为复制中的复制保真度设定了一个普适下限。